公开(公告)号：CN115329272B

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202210906863.X

申请日：2022-07-29

Applicant: 三峡大学

Inventor： 王安慧 ,  冯梓义 ,  任东 ,  任顺 ,  肖敏 ,  肖配 ,  刘金格

IPC: G06F17/18 ,  G06F18/2132 ,  G16C20/20

Abstract: 一种基于线性判别分析的土壤重金属来源解析方法，包括以下步骤：步骤1：对研究区进行监测布点，土壤样本采集以及土壤样品处理，测量土壤样本中重金属的含量；步骤2：进行描述性统计分析；步骤3：利用地统计学方法分析研究区域土壤重金属空间分布特征，识别污染源；步骤4：采用ALDS‑MLR受体模型解析土壤重金属污染源及其贡献率；步骤5：根据地统计分析的重金属空间分布特征识别的污染源及ALDS‑MLR受体模型解析的污染源及其贡献率，得到明确的污染源及贡献率；最终实现对研究区的土壤重金属来源解析。该方法结合地统计学方法探析了土壤中重金属的来源及其贡献率，以期为当地土壤重金属污染科学防控和修复治理提供理论依据。

公开(公告)号：CN116166923A

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202211587357.5

申请日：2022-12-11

Applicant: 三峡大学

Inventor： 王安慧 ,  冯梓义 ,  任东 ,  任顺 ,  肖敏 ,  安毅 ,  霍莉莉

IPC: G06F17/18 ,  G01N1/08 ,  G01N33/24 ,  G06F16/29

Abstract: 本发明涉及基于地统计分析与APLS‑MLR的土壤重金属来源解析方法，包括：对研究区域的土壤进行采样，测量土壤样本中重金属的含量，并进行预处理；利用克里金插值方法分析得到研究区域的土壤重金属空间含量分布特征图；对研究区域的重金属浓度数据采用偏最小二乘法进行分析；建立用于土壤重金属污染源解析的绝对偏最小二乘‑多元线性回归法受体模型；结合土壤重金属空间含量分布特征图和各污染源贡献率，推断确定具体的污染源。本发明方法不仅能计算确定污染源数量以及各个污染源的贡献率，还能准确确定具体的污染源；本发明提出的受体模型的APLS‑MLR方法，解决了APCS‑MLR方法中主成分分析时特征值的分解具有局限性的问题。

公开(公告)号：CN115329272A

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN202210906863.X

申请日：2022-07-29

Applicant: 三峡大学

Inventor： 王安慧 ,  冯梓义 ,  任东 ,  任顺 ,  肖敏 ,  肖配 ,  刘金格

IPC: G06F17/18 ,  G06K9/62 ,  G16C20/20

Abstract: 一种基于线性判别分析的土壤重金属来源解析方法，包括以下步骤：步骤1：对研究区进行监测布点，土壤样本采集以及土壤样品处理，测量土壤样本中重金属的含量；步骤2：进行描述性统计分析；步骤3：利用地统计学方法分析研究区域土壤重金属空间分布特征，识别污染源；步骤4：采用ALDS‑MLR受体模型解析土壤重金属污染源及其贡献率；步骤5：根据地统计分析的重金属空间分布特征识别的污染源及ALDS‑MLR受体模型解析的污染源及其贡献率，得到明确的污染源及贡献率；最终实现对研究区的土壤重金属来源解析。该方法结合地统计学方法探析了土壤中重金属的来源及其贡献率，以期为当地土壤重金属污染科学防控和修复治理提供理论依据。